基于改进神经网络的建筑结构损伤识别方法研究

摘要

采用ANSYS有限元分析软件建立神经网络的训练样本,将结构的固有频率作为网络输入,结构损伤的位置和损伤程度作为网络输出,提出了基于神经网络的建筑结构损伤识别方法.讨论了神经网络训练方法和隐含层节点数目对目标函数的影响,分析了网络训练的训练不足和训练过度等问题.以简单的建筑结构为例,基于MATLAB的GUI工具进行了BP神经网络的设计和分析.数值反演结果表明,所改进的建筑结构损伤识别方法具有良好的反演精度和较快的收敛速度.